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LLM 업그레이드: 파인튜닝 vs RAG
목적, 비용, 속도, 유지보수, 보안 관점에서 파인튜닝과 RAG를 비교하고, 언제 무엇을 써야 할지 가이드를 제공합니다.
CodeFree Team
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핵심 비교
먼저 두 접근법이 근본적으로 지향하는 바를 구분해 보면 선택 기준이 선명해집니다. 큰 틀에서의 트레이드오프는 다음과 같습니다.
| 구분 | 파인튜닝 | RAG |
|---|---|---|
| 목적 | 말투·스타일·작업 특화 능력 개선 | 최신·사내용 지식 연결, 사실성 강화 |
| 데이터 | 정제된 라벨 데이터 필요 | 비정형 문서도 연결 가능 (크롤링, PDF 등) |
| 비용/속도 | 학습 비용·시간 큼 | 인프라 구축 후 확장 용이 |
| 유지보수 | 모델 재학습 필요 | 데이터 소스 업데이트로 즉시 반영 |
| 보안/거버넌스 | 데이터 유출 위험 관리 필요 | 사내망·권한 기반 접근 통제 용이 |
언제 무엇을 쓸까?
위 차이를 떠올리면 실제 선택은 자연스럽게 좁혀집니다.
- 브랜드 톤/작문 스타일 고도화 → 파인튜닝
- 최신 정책·가격·문서 기반 답변 → RAG
- 최적 조합: "경량 파인튜닝 + RAG"로 품질과 사실성 동시 확보
비용·운영 관점
모델 품질만큼 중요한 것이 운영 현실입니다.
- 학습 비용: 파인튜닝은 GPU/엔지니어링 시간이 크고, 라벨링 비용이 반복 발생.
- 서빙 비용: 큰 모델·긴 컨텍스트는 토큰비용 증가. RAG는 간결한 컨텍스트로 비용 절감.
- 변경관리: 정책/제품 변경이 잦음—RAG는 수집만으로 즉시 반영, 파인튜닝은 재학습 필요.
무엇을 선택할까
빠르게 판단해야 한다면 다음 가이드를 참고하세요.
| 요구사항 | 추천 접근법 |
|---|---|
| 브랜드 톤·작문 스타일 개선 | 파인튜닝 |
| 내부 문서 기반의 최신·사실 답변 | RAG |
| 둘 다 필요 | 스타일은 경량 파인튜닝, 사실성은 RAG로 그라운딩 |
구현 블루프린트
리스크를 낮추고 학습 속도를 높이는 안전한 순서는 다음과 같습니다.
- 먼저 RAG로 환각·지식 공백 제거
- 특정 작업 스타일 정합을 위해 소규모 SFT/LoRA 추가
- 충실도·관련성·지연·비용 등 객관 지표로 측정·개선
리스크와 대응
어떤 접근이든 날카로운 모서리가 있습니다. 미리 대비하세요.
- 데이터 유출(파인튜닝): 최소수집, 합성데이터, 학습 인프라 격리
- 지식 노후화(파인튜닝): 정기 재학습, 변동 사실은 RAG로 처리
- 검색 드리프트(RAG): 검색 품질 관측, 임베딩 분기별 재평가, 인덱스 갱신
